Excel 商务数据分析 课件 项目一 数据分析引领商业变革

项目一数据分析引领商业变革项目描述随着全球数字经济的发展，我国也快速步入数字经济时代，以2020年4月《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》的公布为契机，正式把数据要素提升到了国家战略层面，这是中央第一份关于要素市场化配置的文件，这份文件正式将数据作为一种新型生产要素提出来。各种电商、外卖、出行、支付平台的兴起，改变着人们的衣食住行方式造就了众多电商公司及岗位。在这样的时代背景下，毕业于某中职学校的小A在择业时，选择了一家电子商务公司的商务运营助理岗位，开启了自己的职业生涯。初入公司，公司对小A进行了公司文化、员工守则、岗位职责等方面的培训，并将小A在公司的主要工作职责定位为商务数据整理及分析。学习目标了解数据分析的概念及特点知道大数据应用如何改变人们的生活理解数据分析正在引领商业模式的变革学会用商业模式画布工具进行商业模式分析知道常用的商务数据分析指标任务实施当你使用一个APP购物时，会产生哪些数据呢？首先，初次打开APP注册完成后，会产生注册数据；进入APP搜索、浏览商品时，会产生行为数据；购买商品之后，产生相应的交易数据；收货后满意与否会产生用户评价数据；不满意情绪致使用户转换其他同类APP，会产生外部数据，这里的“外部”是相对于当前APP而言。这些都是个人行为，当有一群人发生上述行为时，就会产生行业数据。一般可以通过系统记录、埋点、调查问卷、爬虫、机构收集等方式来获取数据。完成数据收集任务后，就可以对数据进行整理分析，生成相关的数据产品、分析报告、行业应用等。项目一数据分析引领商业变革任务1数据改变生活以“饿了么”为例项目背景“饿了么”成立于2008年，它通过在线外卖服务被大众所熟知。它解决了餐饮商户外卖成本高、服务差、时间长等问题，也同时给消费者更多的选择性、便捷性。在“饿了么”商业开拓的道路上，离不开数据分析应用的巨大作用，它用数据改变着我们的生活方式，扩大外卖产业，促进了职业外卖骑手这一新工种的发展。它将数据分析应用于外卖服务这个场景中，通过线上订购获得大量用户数据，从而分析餐饮行业的消费趋势、消费变化，及时准确地做出市场策略，一步步扩大商业版图，辐射商超、休闲、医药等在线服务领域，一步步实现最终成为本地生活平台。那么是怎么通过数据应用服务于外卖产业的呢？下面我们从外卖市场规模、渗透变化、用户城市分布等进行分析。01外卖行业的发展中国外卖行业的发展状况2019年，中国城镇化率已经达到了60.6%，城市消费成为了人们日常生活的主要场景，为餐饮和外卖行业的发展提供了大量人口红利。外卖市场规模持续增长、消费场景逐渐多元，同时外卖用户年龄出现拉宽趋势。图1-1-12015-2019年中国外卖行业市场交易额情况02外卖行业数据分析报告1、中国外卖产业规模根据艾瑞咨询的调查数据显示，2019年中国餐饮外卖产业规模为6536亿元，相比2018年增长39.3%（见图1-1-2）。图1-1-22015-2019年中高餐饮外卖产业规模与增长率1、中国外卖产业规模艾瑞咨询的调查数据显示，截至2019年年底，中国外卖消费者规模约4.6亿人，相比2018年年底增长12.7%，在9亿网民中的占比约为50.7%（见图1-1-3）。根据国家统计局公布的数据，2019年年末我国城镇常住人口为84843万人，按此计算，外卖消费者占我国城镇常住人口数量的53.9%。图1-1-32015-2019年中国外卖消费者规模及增长率2、中国外卖消费特征2020年2月底，美团研究院和中国饭店协会外卖专业委员会针对外卖消费者开展了问卷调研，从而总结出中国外卖消费的主要特征：（1）消费场景多元化图1-1-4消费者点外卖的主要场景主要原因是城镇化进程加速，原先一二线城市的工作节奏加快，从业人员因工作繁忙而明显减少自己烹饪和外出就餐的意愿。2、中国外卖消费特征（2）消费半径扩大化通常情况下，消费者往往会选择在周围1公里范围内就近用餐。外卖配送大大提升了消费者就餐的选择半径，扩大至周围3至5公里（见图1-1-5）。对于消费者来说，增强了选择性；对于店家来说，增大了客户群体；对于外卖平台来说，依托于消费者选择的便利和店家营收的增加，提高了一定的使用黏度。图1-1-5外卖扩大消费半径2、中国外卖消费特征（3）消费升级品牌化通过调研发现，消费者出于对食品安全和对金牌店家的信赖度考量，定外卖时更偏向于选择品牌商户。如图1-1-6所示。图1-1-6消费者点外卖时对品牌的偏好情况2、中国外卖消费特征（4）消费品种多样化虽然餐饮一直是外卖的主要消费品类，但近年来餐饮品类的订单量占总比重持续下降，甜点饮品、水果生鲜、生活超市、医药健康等其他品类后来居上，需求得到释放，外卖消费向更多品类延伸，外卖平台的主页上的选项也越加饱满，至此已不能简单的用外卖平台来表述了。图1-1-7消费者使用外卖购买非餐饮品类情况2、中国外卖消费特征（5）消费年龄集中化根据调研问卷显示，我国“90后”是中国外卖产业最大的消费群体，占比超过50%（见图1-1-8），其中外卖消费最为集中的两个年龄段为18-25岁、26-30岁，“90后”对外卖的需求频次远高于其他消费群体。另外，“70后”“80后”的消费能力更强，他们在均价30元以上的外卖消费比例远高于“90后”。如图1-1-8所示。图1-1-8外卖消费者的年龄分布图2、中国外卖消费特征（6）消费行为选择化伴随着家庭结构日趋小型化，再加上工作时间分散化，家庭饮食方式从厨房到餐馆再到现今的外卖，经历了二次转变。部分家庭已不再自己烹饪，也有部分家庭把烹饪作为闲暇爱好来进行。图1-1-9消费者烹饪技能情况2、中国外卖消费特征截止2019年末，我国城镇常住人口占比已达到60.6%，城镇化的发展加速了地域间的人口流动，许多人选择独自在异地工作，这也加速了外卖产业的发展。外卖消费者异地工作情况如图1-1-10所示。图1-1-10外卖消费者异地工作情况（7）消费区域城镇化本章总结我们不仅是数据的接收者，也是数据的生产者。一方面我们下载、阅读、浏览，因此我们在消费数据；另一方面，我们又上传、撰写、参加各种活动，留下我们的痕迹，因此我们又在产生数据。通过本任务学习，我们可以看到运用数据分析导向商业场景的互联网公司正在改变大众的生活。在这样一个既消费数据又生产数据的环境中，我们生活的方方面面都与数据紧密相连。THANKS谢谢观看项目一数据分析引领商业变革任务2数据分析改变商业模式以“滴滴打车”为例项目背景滴滴出行成立于2012年，其运营主体为北京小桔科技有限公司，是一家运营一站式多元化出行平台的互联网技术服务公司。历经多轮融资，投资方包括软银、平安、苹果、阿里、腾讯等。它主要为平台上的出租车、专车、顺风车以及乘客进行出行需求的匹配。通过研究“滴滴出行”公布的数据，我们发现滴滴出行取得快速发展并保持行业领先的奥秘主要有两点：（1）基于互联网的平台商业模式；（2）持续提升消费者体验价值创新方式。商业模式九大模块图1-2-1商业模式的九大模块商业模式九大模块一、CS(CustomerSegments)客户细分客户细分是对一家企业想要接触或服务的不同人群或组织进行区分，以便进行针对性服务和营销方案策划。那么对于滴滴出行，他们如何对客户进行细分，并主要细分为了哪几类客户呢？滴滴出行主要基于对公共出行的大数据来进行目标客户的细分。比如说住在城市郊区的上班族，每天要乘坐一辆公交车到地铁站换乘，那么这类客户就可以选择滴滴出行中的拼车功能，同小区上车点相近的客户可以通过拼车代替公交，更加快速和便捷地到达目的地。针对不同的客户群体进行细分，有利于滴滴出行推出针对性服务，来提升品牌形象和占领市场份额。商业模式九大模块二、VP(ValuePropositions)价值主张价值主张是用来描述为特定客户细分创造价值的系列产品和服务。那么，结合到滴滴出行的商务模式上进行分析

滴滴出行在常用车型上，可以选择快车、出租车、优享、礼橙专车，在更多车型上可以选择六座商务、豪华车。再对客户的需求进行进一步细分，比如，考虑到快捷便利，有些客户会选择快车，如果再考虑到经济性，有些客户还会在选择快车的时候勾选“接受拼车”；有些客户对用车的舒适度上有要求，则会选择优享和礼橙专车；所有可供选择的车型，背后都有滴滴出行对客户群体进行细分后推出的出行方案。商业模式九大模块三、CH(Channels)渠道通路渠道通路是用来描述公司是如何沟通、接触其细分的客户而传递其价值主张。渠道通路是客户接触点，它在客户体验中扮演着重要角色。渠道通路包含以下功能提升产品或服务在客户中的认知；帮助客户评估其价值主张；协助客户购买特定产品和服务；向客户传递价值主张；提供售后客户支持；帮助客户识别评估购买交付售后服务商业模式九大模块三、CH(Channels)渠道通路直销渠道对于滴滴出行而言，就是滴滴出行手机端APP，客户通过登录APP，来确定自己的订单和进行后续付款、评价等一系列动作。滴滴出行的非直销渠道主要方式是通过依托在第三方APP上链接自己的服务，比如在百度地图的“智行”选项中插入自己的滴滴快车，在客户通过地图APP确定行车后可以直接选择使用快车优惠券来进行打车消费。滴滴出行还在微信“支付”—“第三方服务”中链接自己的服务，微信用户无需下载滴滴出行APP也能使用其进行消费。渠道通路通常分为1直销渠道(销售团队、在线销售)2非直销渠道(自有商店、合作商店、批发商)商业模式九大模块四、CR(CustomerRelationships)客户关系客户关系是用来描述公司与特定客户细分群体建立的关系类型。客户关系主要类型为：个人助理、专业个人助理、自助服务、自动化服务、社区服务、共同开发等。滴滴出行的客户关系主要为自助服务客户自主选择接送点，并自助和司机联系沟通完成消费全过程。滴滴的客户群体还包括有用车需求的企业用户，与之前客户的自助服务相比，企业获取的服务则是专业的助理服务，有专人对接跟踪、确保提供给企业客户最好的服务。随着用户的增长以及用户对产品的深度使用，满足用户日益增长的需求，为乘客提供更为安全、优质的出行体验。商业模式九大模块五、RS(RevenueStreams)收入来源收入来源是用来描述公司从每个客户群体中获取的现金收入（需要从创收中扣除成本）。一个商业模式可以包含两种不同类型的收入来源：1.通过客户一次性支付获得的交易收入。2.经常性收入来自客户为获得价值主张与售后服务而持续支付的费用。滴滴出行的收入来源主要有两部分：1.是为广告客户精准投放广告的信息费用。2.是赚取司机端的信息服务费。商业模式九大模块六、KR(KeyResources)核心资源核心资源是用来描述让商业模式有效运转所必需的最重要因素。滴滴出行的核心资源主要有四个部分：滴滴出行的海量流量后台的先进算法和大数据产品的运营思路和遍布全国的渠道网络先进的智能地图技术商业模式九大模块七、KA(KeyActivity)关键业务关键业务是用来描述确保其商业模式可行，企业必须做的最重要的业务。滴滴岀行的关键业务主要是网约车服务通过移动岀行平台的搭建及运营推广获得流量。滴滴岀行的所有变现能力都是基于滴滴大数据和超级用户量来进行的。企业用车出行服务、抽取订单拥金是主要收入来源之一。而这些数据和用户使得滴滴在跨界合作和营销方面有更多优势，它将发送海量红包成为提升合作企业品牌和知名度的一个重要渠道。商业模式九大模块八、KP(KeyPartnerships)关键合作关键合作是用来描述让商业模式有效运作所需的供应商与合作伙伴的联盟。合作关系可以分为以下四种类型：1）在非竞争者之间的战略联盟关系；2）在竞争者之间的战略合作关系；3）为开发新业务而构建的合资关系；4）为确保可靠供应的购买方，供应商关系；商业模式九大模块八、KP(KeyPartnerships)关键合作在本节课中，我们按照上面的合作关系列举前两个部分来进行讲解。滴滴出行百度地图微信用户属于非竞争者之间的战略联盟关系这种非竞争者之间的强强联手，可以有效利用对方平台的流量优势，和滴滴出行的优势做有效的互补衔接，合作关系可持续性强。竞争者之间的战略合作关系滴滴出行城市公交滴滴出行和公交集团战略合作，打造多样化公交服务，能根据乘客实时及预约的出行需求，动态规划匹配出最优路径并调度最优车辆，共同提升公共交通的服务效率和水平。商业模式九大模块九、CS(CostStructure)成本结构成本结构是用来描述运营一个商业模式所引发的所有成本。创建价值和提供价值、维系客户关系以及产生收入都会引发成本。这些成本在确定关键资源、关键业务与重要合作后可以相对容易地计算出来。滴滴出行的成本支出，包括初期成本和后期成本。初期成本包括软件研发成本、技术人员的工资薪金、开发和维护费用。后期成本包括软件推广费用、软件发布费用、软件维护费用、以及为争夺市场的补贴费用。商业模式九大模块图1-2-5滴滴出行商业模式全景图综上，我们通过以滴滴出行作为商业案例，借助商业模式画布工具-“九大模块”对滴滴出行进行分析，如怎样利用数据分析优势，搭建交互平台吸引流量；通过流量数据，进行分析提供精准广告覆盖等，得出了滴滴出行的商业模式全景图。本章总结本任务，我们学习了如何运用商业模式九大模块对企业运营进行全方位的分析，这九个模块分别是：收入来源核心资源客户关系客户细分价值主张渠道通路关键合作成本结构关键业务THANKS谢谢观看项目一数据分析引领商业变革任务3商务数据分析指标以“京东”为例项目背景京东是自营式电商企业，旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2019年10月，在福布斯全球数字经济100强榜排第44位。京东的发展离不开京东商城运营的成功。而电商运营的成功，首先就是从基础的数据开始进行分析，从而通过市场策略、销售策略达到提高流量、提高转化率，优化产品关键词和标题，增加搜索权重，增加销售额等效果。本任务我们将从自有店铺的后台数据分析来展开。下面使用京东商智，从中了解商务数据分析需要哪些具体指标，通过指标分析我们能得到哪些信息。通过实时指标和商品数据分析两大类进行讲解实时指标数据一、实时指标数据实时看板主要有三部分组成京东商智把实时指标数据做成了实时看板的模式，提高了查看实时指标的直观性。成交金额数据概况销售榜单实时指标数据可以从以下两个方面进行营销策略优化:为了提高成交转化率，店铺需要让更精准的潜在客户进入店铺，可显著提高成交的可能性，从而提高成交转化率。那么如何在提高点击率的同时吸引更精准的客户？1.主图。要强调差异化，用差异化带动潜在客户进入到店铺，进而提升消费人群基数。2.主图与商品潜在客户的匹配度。信息明确以及市场、客户定位准确的主图，可以有效吸引精准客户，从而提升消费动力。销售榜单是以商品详情的列表形式呈现的，这样除了可以让企业直观的看到哪些产品销量好，从而进行总结和分析，还可以为其他产品怎样提高销量做参考依据模板。商品数据分析交易数据主要有四部分组成包含访客数、浏览量、人均浏览量、平均停留时长和跳失率。访客情况包含下单客户数、下单单量、下单金额和下单商品件数。下单情况包含成交客户数、成交单量、成交金额、成交商品件数以及客单价。成交情况包含下单转化率、成交转化率、下单成交转化率。转化率情况1.商品交易数据分析商品数据分析1.商品交易数据分析商品数据分析2.店铺流量数据分析店铺流量数据分析的关键在于流量路径分析，包含流量来源、店内浏览和流量去向。在数据呈现时，可以选择是同比还是环比。图1-3-3流量路径情况（1）流量来源商品数据分析2.店铺流量数据分析入店来源中“京东免费”访客数量最大，而“京东免费”的流量主要来自于：搜索、京东首页、其他店铺的商品和栏目，如图1-3-4所示。图1-3-4免费流量来源情况（1）流量来源商品数据分析2.店铺流量数据分析

店内浏览排行有四个指标：访客数、引导加购客户数、引导成交客户数和引导成交转化率。引导成交转化率=引导成交客户数÷访客数，通过引导活动转化率可以了解活动对客户的吸引程度，活动的宣传效果等。（2）店内浏览量图1-3-5流量路径-店内浏览排行商品数据分析2.店铺流量数据分析量去向由两部分组成：退店页面排行（横向）和选中页面排行情况（纵向）。这里我们关注的重点应该是“退出率”，退出率